안녕하세요. 이 블로그는 시계열 분석과 예측 모델링을 공부하며 정리하는 공간입니다.

주로 다음 주제를 다룹니다.

• 파라미터 추정과 최대가능도(MLE)
• 정상성, 단위근, 차분 등 시계열의 기초 개념
• AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA 모델군
• 지수평활법과 ETS 모델
• Prophet (추세·계절성 분해 기반 예측)
• ARCH/GARCH (변동성 모델링)
• L1/L2 정규화와 베이지안 회귀

글은 가능하면 직관 → 수식 → 코드 → 진단 → 한계 순서로 쓰려고 합니다. 특히 ML/AI는 익숙하지만 통계적 시계열 모델은 낯선 분들이 큰 그림을 잡을 수 있도록 설명하는 것을 목표로 합니다.

일부 글은 AI의 도움을 받아 초안을 만들거나 표현을 다듬었습니다. 다만 가능한 한 참고문헌을 밝히고, 수식·코드·개념 설명은 다시 확인하려고 노력하고 있습니다. 오류나 보완할 점이 있다면 댓글로 알려 주세요.

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About this blog

Hi. This blog is a space where I study and document time series analysis and forecasting models.

Topics mainly covered:

• Parameter estimation and maximum likelihood (MLE)
• Stationarity, unit roots, and differencing
• AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA model family
• Exponential smoothing and ETS models
• Prophet (trend and seasonality decomposition-based forecasting)
• ARCH/GARCH (volatility modeling)
• L1/L2 regularization and Bayesian regression

Posts follow the structure of intuition → formula → code → diagnostics → limitations where possible. The goal is to help readers who are familiar with ML/AI but new to statistical time series models build a solid picture.

Some posts were drafted or refined with AI assistance. I try to cite sources wherever possible and double-check all formulas, code, and concept explanations. If you spot an error or something that needs clarification, please leave a comment.